package com.sicheng.algorithm.window;

import java.util.ArrayDeque;
import java.util.ArrayList;
import java.util.PriorityQueue;

/**
 * @author zsc
 * @version 1.0
 * @date 2022/1/23 21:49
 */
public class 滑动窗口的最大值 {
    /**
     * 给定一个长度为 n 的数组 num 和滑动窗口的大小 size ，找出所有滑动窗口里数值的最大值。
     * <p>
     * 例如，如果输入数组{2,3,4,2,6,2,5,1}及滑动窗口的大小3，那么一共存在6个滑动窗口，他们的最大值分别为{4,4,6,6,6,5}； 针对数组{2,3,4,2,6,2,5,1}的滑动窗口有以下6个： {[2,3,4],2,6,2,5,1}， {2,[3,4,2],6,2,5,1}， {2,3,[4,2,6],2,5,1}， {2,3,4,[2,6,2],5,1}， {2,3,4,2,[6,2,5],1}， {2,3,4,2,6,[2,5,1]}。
     * <p>
     * 窗口大于数组长度  或窗口长度为0的时候，返回空。
     * <p>
     * 数据范围： 1≤n≤10000， 0≤size≤10000，数组中每个元素的值满足 ∣val∣≤10000
     * 要求：空间复杂度 O(n)O(n)
     */
//    4,5,3,1,1,1
    public static void main(String[] args) {
        int[] num = {2, 3, 4, 2, 6, 2, 5, 1};
        ArrayList<Integer> res = maxInWindows(num, 3);
        System.out.println(res);
    }

    public static ArrayList<Integer> maxInWindows(int[] num, int size) {
        if (num == null || num.length == 0 || size == 0 || size > num.length)
            return null;

        ArrayDeque<Integer> dq = new ArrayDeque<>();
        ArrayList<Integer> res = new ArrayList<>();

        for (int i = 0; i < num.length; ++i) {
            while (!dq.isEmpty() && num[dq.getLast()] < num[i]) {
                dq.removeLast();
            }
            dq.addLast(i);
            // 判断队列的头部的下标是否过期
            if (dq.getFirst() + size <= i) {
                dq.removeFirst();
            }
            // 判断是否形成了窗口
            if (i + 1 >= size) {
                res.add(num[dq.getFirst()]);
            }
        }
        return res;
    }

    public ArrayList<Integer> maxInWindowsHeap(int[] num, int size) {
        ArrayList<Integer> ret = new ArrayList<>();
        if (size > num.length || size < 1)
            return ret;
        PriorityQueue<Integer> heap = new PriorityQueue<>((o1, o2) -> o2 - o1);  /* 大顶堆 */
        for (int i = 0; i < size; i++)
            heap.add(num[i]);
        ret.add(heap.peek());
        for (int i = 0, j = i + size; j < num.length; i++, j++) {            /* 维护一个大小为 size 的大顶堆 */
            heap.remove(num[i]);
            heap.add(num[j]);
            ret.add(heap.peek());
        }
        return ret;
    }


}

